algo/notes/20_hashtable

散列表

散列表和链表的组合？为什么呢？

• 链表：涉及查找的操作慢，不连续存储；
• 顺序表：支持随机访问，连续存储。

散列表 + 链表：结合优点、规避缺点。

结合散列表的 LRU 缓存淘汰算法

缓存的操作接口：

• 向缓存添加数据
• 从缓存删除数据
• 在缓存中查找数据

然而——不管是添加还是删除，都涉及到查找数据。因此，单纯的链表效率低下。

魔改一把！

• prev 和 next：双向链表——LRU 的链表
• hnext：单向链表——解决散列冲突的链表

操作：

• 在缓存中查找数据：利用散列表
• 从缓存中删除数据：先利用散列表寻找数据，然后删除——改链表就好了，效率很高
• 向缓存中添加数据：先利用散列表寻找数据，如果找到了，LRU 更新；如果没找到，直接添加在 LRU 链表尾部

Java: LinkedHashMap

遍历时，按照访问顺序遍历。实现结构，与上述 LRU 的结构完全相同——只不过它不是缓存，不限制容量大小。